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JE Italy - Intervista a Gianluca Mauro, AI-Coach e docente in The Artificial Intelligence School


Gianluca Mauro è nato a Roma dove ha condotto i suoi studi fino al conseguimento del Master in Ingegneria Energetica. Durante il suo percorso ha svolto un Erasmus di 6 mesi in Belgio, dove ha seguito, tra i vari, un corso denominato Dare to Start, finalizzato ad incoraggiare gli studenti a lanciarsi nel mondo imprenditoriale. Grazie ad un progetto sviluppato per questo insegnamento ha vinto una borsa di studio per studiare in Silicon Valley per 6 mesi. Proprio in Silicon Valley si è avvicinato al mondo dell’Intelligenza Artificiale, seguendo un programma intensivo di 3 mesi sull'imprenditorialità e la gestione aziendale presso una società di consulenza per l'innovazione. Tornato in Italia, ha continuato ad approfondire il campo dell’IA, fino a fondare AI Academy.

Nel 2020 ha scritto, insieme al suo socio, “Zero to Al” una guida che riporta progetti, attività pratiche e spiegazioni del mondo reale per chiarire come le aziende possono trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale.


Come potete immaginare, il nostro partner Junior Enterprises Italy ha deciso di intervistare Gianluca per discutere di Intelligenza Artificiale, per capire come funziona e quale sia lo stato dell’arte in Italia.


Continua a leggere per scoprire cosa Gianluca ha da dire!


JE Italy: In quali ambiti viene applicata attualmente l’Artificial Intelligence, in quali potrebbe rappresentare una potenzialità e dove, invece, risulterebbe superflua?

GM: Faccio fatica a pensare a un settore che non possa trarre qualche vantaggio dall’Intelligenza Artificiale. Io stesso ho avuto la fortuna di lavorare per aziende che vanno dal farmaceutico (Merck), all’alta moda (Brunello Cucinelli), fino a produttori di pannolini (Pampers).

La bellezza dell’AI è che è uno strumento generale: un po’ come un martello con il quale puoi potenzialmente costruire qualsiasi cosa! Così, una società farmaceutica può usarla per effettuare diagnosi predittive, ma un’azienda di moda può pensare a sistemi di raccomandazione per consigliare i migliori abbinamenti di abiti.

La chiave sta nel comprenderne a fondo i principi: solo così un’azienda può trovare quali applicazioni possono effettivamente funzionare e portare valore al proprio business!


JE Italy: Quali saranno le skills chiave delle professioni del futuro e quale consiglio darebbe a un giovane studente per essere pronto al cambiamento?

GM: Quando ricevo questa domanda mi piace portare l’esempio di un mio amico che era il primo programmatore iOS in Danimarca.

Quando gli smartphone erano appena nati, gli sviluppatori si occupavano di ogni parte dello sviluppo di un’app: dal codice, alla grafica, al project management. Oggi il settore dello sviluppo di app è molto più sofisticato, e ci sono figure professionali specifiche per ogni parte del processo di sviluppo: project manager, UX designers, UI designers, etc.

Lo stesso fenomeno sta iniziando a verificarsi nel campo dell’AI!

Fino a poco tempo fa un progetto di AI era al 100% nelle mani di Data Scientist che dovevano occuparsi di ogni parte del processo. Molte aziende si stanno rendendo conto che hanno anche bisogno di figure non tecniche, ma che possono portare attività chiave di un progetto AI come il project management, la UX, i processi di data collection, etc.

Queste persone devono essere esperte ognuna nel proprio dominio, ma avere al contempo quella che io definisco “operational understanding” dell’AI: comprendere quali sono i principi alla base della tecnologia, e come scelte di design possono influenzare gli algoritmi.


JE Italy: Si parla spesso della necessità di reinventarsi e di fare innovazione. Da dove dovrebbe partire una piccola azienda per riuscire ad implementare l’utilizzo dell’Artificial Intelligence nel proprio business? Quali sono i pregiudizi più comuni e le barriere all’ingresso più sostanziose all’implementazione di questo tipo di tecnologia, e cosa si può fare per risolverle?

GM: Mi scontro spesso con aziende che si approcciano all’AI partendo dalle promesse di una nuova applicazione dell’AI. Per me il punto di partenza deve essere sempre il business: quali sono le sfide che la tua azienda sta affrontando? Quali applicazioni possono portare valore ai tuoi clienti?

Se l’AI può essere uno strumento valido a risolvere queste sfide, solo allora si può iniziare a parlare di fattibilità. Se la conversazione invece parte dalla tecnologia, si rischia di ritrovarsi con progetti tecnologicamente avanzati ma dallo scarso impatto di business.

Un altro pregiudizio che riscontro spesso è che per sviluppare applicazioni di AI serva un gran team di Data Scientist. Questo era vero 10 anni fa, oggi esistono tanti strumenti che permettono di cominciare a sperimentare con questa tecnologia senza grossi investimenti o particolari expertise.

Il mio consiglio è di non rimandare il primo passo per esplorare questa tecnologia.

Iniziare a sperimentare aiuterà l’azienda ad imparare, acquisire fiducia negli strumenti, e iniziare un percorso che può rivelarsi pieno di soddisfazioni!


JE Italy: Le tematiche di sicurezza e privacy sono sempre molto dibattute: quali passi si stanno muovendo in questa direzione?

GM: Data privacy e sicurezza sono temi relativamente nuovi. Abbiamo cominciato a condividere le nostre informazioni personali su internet 15 anni fa, che è un tempo veramente ridotto per avere delle regolamentazioni adeguate su problemi così nuovi.

Finora, l’approccio delle aziende tech è sempre stato quello di “move fast and break things”: muoviti velocemente, anche se significa commettere degli errori. C’è sempre tempo per aggiustarli.

Penso che sia arrivato il momento di mettere in discussione questo approccio!

La nostra società ha subito dei danni a causa dell’uso della tecnologia che non possiamo più ignorare.

Ci sono vari esempi di danni in settori come l’healthcare o la giustizia, ma forse il tema che sta alzando più polvere è quello della privacy dei social media. Il docufilm “the social dilemma” è un esempio di questo fenomeno: le persone iniziano ad essere sempre più coscienti del modo in cui aziende tech sfruttano i loro dati per profitto, e stanno iniziando a ribellarsi.

Governi ed aziende stanno prendendo nota. Un esempio è la GDPR, un primo tentativo di regolamentare il far west della raccolta di dati personali. Un altro esempio è l’aggiornamento di iOS 14, che renderà molto difficile (o impossibile) a tante app la raccolta dati personali.

È ancora presto per prevedere come questi problemi relativamente giovani verranno risolti, ma sicuramente il problema non è più trascurabile (e trascurato)!

Questo è il pensiero di Gianluca Mauro sull'AI, una delle tecnologie più promettenti dei nostri tempi, in grado di portare beneficio alla società, sia nella vita personale che nell’attività lavorativa delle persone.

L'intelligenza artificiale made in Italy, pur essendo una realtà ancora da esplorare, continua a farsi strada: dall’agricoltura alla manifattura, dalla cultura e turismo alla salute e benessere, all’ambiente, le infrastrutture e la PA.

Ovviamente, il percorso da compiere è ancora lungo e a tratti in salita: sono ancora diversi gli ostacoli da superare per poter sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale.

Nonostante ciò, si rileva un’elevata diffusione di progetti e sperimentazioni in ambito AI nelle aziende italiane.


Dopo la lettura di questo articolo vorresti capire come poter sviluppare le competenze e diventare un professionista dell'Artificial Intelligence?

Ti invitiamo allora a partecipare al Digital Open Day, un evento condotto dal Presidente di The Artificial Intelligence School e Fondazione Ateneo Impresa, Romolo De Stefano, che presenterà insieme a Gian Luca Comandini (esperto in Blockchain & Innovazione), la 2°Edizione del Master Lab in Artificial Intelligence Technology & Management in avvio a settembre 2021.


Scopri di più sul Digital Open Day della The Artificial Intelligence School: https://www.theartificialintelligenceschool.it/digital-open-day

Ringraziamo Junior Enterprises Italy per l'intervista a Gianluca Mauro.



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